[發(fā)明專利]針對計算機系統(tǒng)的行為異常自動檢測方法及檢測系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201410443322.3 | 申請日: | 2014-09-02 |
| 公開(公告)號: | CN104317681B | 公開(公告)日: | 2017-09-08 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 曹健;沈琪駿;顧驊 | 申請(專利權(quán))人: | 上海交通大學(xué) |
| 主分類號: | G06F11/22 | 分類號: | G06F11/22 |
| 代理公司: | 上海漢聲知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司31236 | 代理人: | 胡晶 |
| 地址: | 200240 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 針對 計算機系統(tǒng) 行為 異常 自動檢測 方法 檢測 系統(tǒng) | ||
1.一種針對計算機系統(tǒng)的行為異常自動檢測方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1:將從所述計算機系統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)或后臺數(shù)據(jù)庫中獲得的歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)和實時監(jiān)控數(shù)據(jù)流構(gòu)成監(jiān)控時間序列;
S2:將監(jiān)控時間序列按照所述計算機系統(tǒng)的使用率的變化周期分段為若干數(shù)據(jù)段,按照所有數(shù)據(jù)段當(dāng)中的最大采樣點數(shù)對所有數(shù)據(jù)段進(jìn)行重采樣;對所述若干采樣后的數(shù)據(jù)段分段去噪得到平滑時間序列段,計算采樣前數(shù)據(jù)段的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值,遍歷每個采樣點,采樣點和所述平均值的歐幾里得距離小于預(yù)定倍數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差則偏差值設(shè)為0,否則偏差值設(shè)為絕對偏差距離,由每段時間序列段采樣點的偏差值構(gòu)成若干尖峰時間序列段;將尖峰時間序列段和去噪后的平滑時間序列段相加構(gòu)成新的監(jiān)控時間序列段;
S3:將新的監(jiān)控時間序列段動態(tài)對齊,并計算每段時間段中的所述計算機系統(tǒng)的機器行為相似性指數(shù);
S4:將S3中得到的相似性指數(shù)構(gòu)成一個相似性矩陣,通過相似性矩陣轉(zhuǎn)化為一個圖對應(yīng)的鄰接矩陣,使得圖中,相似性指數(shù)作為邊權(quán),時間段本身作為節(jié)點;
S5:利用馬爾科夫隨機游走算法在S3中得到的圖上進(jìn)行游走得到各新的監(jiān)控時間序列段的連接度,作為每個被檢測時間段的異常指數(shù)。
2.如權(quán)利要求1所述的一種針對計算機系統(tǒng)的行為異常自動檢測方法,其特征在于,原始時間序列中包括常規(guī)序列段和非常規(guī)序列段,所述常規(guī)序列段的時間戳之間的間隔時間一致,所述非常規(guī)序列段的時間戳之間的間隔時間不一致,按照所有分段當(dāng)中最長采樣個數(shù)對所有數(shù)據(jù)段進(jìn)行線性重采樣,使得監(jiān)控時間序列獲得相同的采樣間隔和采樣次數(shù)。
3.如權(quán)利要求1所述的一種針對計算機系統(tǒng)的行為異常自動檢測方法,其特征在于,S3中進(jìn)一步包括,根據(jù)實際負(fù)載情況進(jìn)行預(yù)定范圍以內(nèi)的新的時間序列段對齊,同時用歐幾里得距離函數(shù)計算對齊后的新的時間序列段的相似度。
4.如權(quán)利要求1或3所述的一種針對計算機系統(tǒng)的行為異常自動檢測算法,其特征在于,對于任意的兩個監(jiān)控時間序列Fi和Fj組成的監(jiān)控時間序列對,用以下的方程來獲得Fi和Fj的相似性指數(shù):
dist_up=f[ii-1][jj-k]+Euclidean(Fi[ii],Fj[jj-k+1])+…+Euclidean(Fi[ii],Fj[jj-k]),
dist_down=f[ii-k][jj-1]+Euclidean(Fj[ii],Fi[jj-k+1])+…+Euclidean(Fj[ii],Fi[jj-k]),
f[ii,jj]=min(dist_up,dist_down,f[ii][jj]),
similarity=f[L,L],
其中,L為監(jiān)控時間序列段長度;Euclidean為歐幾里得距離函數(shù);Fi為第i段監(jiān)控時間序列,i=1,2…m;Fj為第j段監(jiān)控時間序列,j=1,2…m;m為監(jiān)控的時間序列總的段數(shù);Similarity為第i段監(jiān)控時間序列與第j段監(jiān)控時間序列的相似性指數(shù);ii,jj,k為循環(huán)變量,其中ii為監(jiān)控時間序列Fi中的任一采樣點,jj為監(jiān)控時間序列Fj中的一任意采樣點,k為移動步數(shù),ii=0,1…L;jj=0,1…L;k=0,1…n,n為預(yù)設(shè)的最大對齊步數(shù),f[ii][jj]為計算需要的中間結(jié)果。
5.如權(quán)利要求1所述的一種針對計算機系統(tǒng)的行為異常自動檢測方法,其特征在于,還包括S6:設(shè)定判斷閾值Threshold,連接度小于閾值Threshold的時間段標(biāo)記為行為異常,連接度大于閾值Threshold的時間段標(biāo)記為行為正常。
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